Pubblicato in Natura , un nuovo studio ha identificato modelli di conversazione umana ricorrenti e "tossici" sui social media, comuni agli utenti indipendentemente dalla piattaforma utilizzata, dall'argomento di discussione e dal decennio in cui ha avuto luogo la conversazione.
In particolare, lo studio suggerisce che le conversazioni prolungate sui social media sono più inclini alla tossicità e alla polarizzazione quando punti di vista divergenti dal dibattito portano a un'escalation del disaccordo online.
Contrariamente all’ipotesi prevalente, lo studio suggerisce che le interazioni tossiche non scoraggiano gli utenti dal coinvolgimento, ma partecipano attivamente alle conversazioni. Suggerisce inoltre che la tossicità non necessariamente aumenta man mano che le discussioni evolvono.
Lo studio è stato condotto dal Center for Data Science and Complexity for Society presso il Dipartimento di Informatica dell'Università La Sapienza di Roma, in collaborazione con la City, l'Università di Londra e l'Istituto dei Sistemi Complessi del CNR di Roma.
Una crescente preoccupazione circonda l'impatto delle piattaforme di social media sul discorso pubblico e la loro influenza sulle dinamiche sociali, soprattutto nel contesto della tossicità.
Lo studio ha utilizzato un approccio comparativo su otto piattaforme di social media per esplorare i fattori critici legati alla persistenza delle interazioni tossiche nelle comunità digitali. Le piattaforme includevano i più contemporanei Facebook, Reddit, Gab e YouTube, e il vecchio USENET, un sistema di discussione distribuito a livello mondiale fondato nel 1980, oltre un decennio prima che il world wide web diventasse online per il grande pubblico. Il set di dati comprendeva oltre 500 milioni di commenti degli utenti in un periodo di 34 anni.
L'analisi dello studio ha adottato la definizione di "tossicità" fornita da un software di classificazione all'avanguardia, che considera la tossicità come "un commento scortese, irrispettoso o irragionevole che potrebbe indurre qualcuno ad abbandonare una discussione".
Il risultato principale dello studio indica una complessa interazione tra contenuti dannosi e partecipazione ai dibattiti online. Suggerisce la resilienza degli utenti alla negatività negli ambienti digitali e dovrebbe informare i politici sulla comprensione di tali ambienti e sul conseguente processo decisionale.
Nonostante l'evoluzione delle piattaforme di social media e il cambiamento delle norme sociali nel corso di tre decenni, i risultati dello studio rappresentano una coerenza significativa nelle dinamiche di interazione degli utenti basata su una componente umana costante.
Il professor Walter Quattrociocchi, responsabile del Centro Data Science and Complexity for Society presso il Dipartimento di Informatica dell'Università Sapienza di Roma, ha dichiarato:"Questa ricerca rappresenta un progresso significativo nella comprensione delle dinamiche sociali online e di come queste siano influenzate dagli algoritmi, spostandosi oltre l'attenzione alle singole piattaforme, i risultati sottolineano le ampie implicazioni dell'influenza algoritmica sulle interazioni sociali.
"Lo studio evidenzia l'importanza cruciale della scienza dei dati nell'analisi e nell'interpretazione del comportamento umano online, confermando che il comportamento tossico è un aspetto profondamente radicato delle interazioni digitali."
Il coautore dello studio, Andrea Baronchelli, professore di Scienze della complessità presso la City, Università di Londra, responsabile del tema Token Economy presso l'Alan Turing Institute, ha affermato:"L'analisi di piattaforme multiple è la chiave per isolare modelli comportamentali genuinamente umani da semplici reazioni all'ambiente. ambienti online peculiari. L'attenzione è troppo spesso focalizzata sulla piattaforma specifica, dimenticando la natura umana. Il nostro studio è un passo importante per cambiare questo atteggiamento e riportare i riflettori su chi siamo e come agiamo."
Ulteriori informazioni: Walter Quattrociocchi, Modelli di interazione persistenti attraverso le piattaforme di social media e nel tempo, Natura (2024). DOI:10.1038/s41586-024-07229-y. www.nature.com/articles/s41586-024-07229-y
Fornito da City University London
